泊松过程

4.1 前置知识

4.1.1 计数过程

定义 对于随机过程 {N(t),t≥0}, 若 N(t) 表示 [0,t] 内事件发生的次数, 则称为 计数过程.

备注 于是有

更一般的定义参考计数过程笔记.

4.1.2 独立增量

定义 对 t1<t2<⋯<tn (ti∈T), 若增量

N(t1),N(ti)−N(ti−1) (1<i≤n)

相互独立, 则称 {N(t),t∈T} 为 独立增量过程.

4.1.3 平稳增量

定义 若 N(t)−N(s) 的分布只依赖于 t−s, 则称 {N(t),t≥0} 为 平稳增量过程.

 

4.2 泊松过程

4.2.1 基本定义

定义 随机过程 {N(t),t≥0} 若满足以下条件, 则称为 强度 为 λ 的 泊松过程,

  1. 是计数过程, 且 N(0)=0.

  2. 是独立增量过程.

  3. ∀s,t≥0,N(s+t)−N(s)∼P(λt), 即

∀n∈N:P{N(t+s)−N(s)=n}=e−λt(λt)nn!.

4.2.2 间隔时间

定义 记泊松过程 (计数过程) 中事件第 n 次发生的时间为 Sn, 距前一次发生的时间间隔为 Tn. 约定 0 时刻事件第 0 次发生.

备注

定理 ∀n∈N+:Tn∼E(λ) 且相互独立.

证明

推论 E(Tn)=1λ.

备注 更多性质参考指数分布笔记.

 

4.2.3 到达时间

定理 ∀n∈N+:Sn∼Ga(n,λ).

证明

备注 看看证明思路即可, 不需要掌握伽马分布.

推论 E(Sn)=E(T1+T2+⋯Tn)=nλ.

备注 实际上还有 E(Snk)=(n)(k)λk, 如有兴趣, 更多性质参考伽马分布笔记. (不需要掌握)

 

4.3 非时齐泊松过程

定义 随机过程 {N(t),t≥0} 若满足以下条件, 则称为 强度 为 λ(t) 的 非时齐泊松过程,

  1. 是计数过程, 且 N(0)=0.

  2. 是独立增量过程.

  3. 令 m(t)=∫0tλ(s)ds, 则

∀s,t>0:P{N(s+t)−N(s)=n}=em(s)−m(s+t)[m(s+t)−m(s)]nn!.

备注 更多内容可参考Poisson 过程及其推广.